Какие действия будущего администратора я попросил бы показать после удачного AI-демо? Итоги моего участия в жюри и вопросы к эксплуатации.
После защит хакатона «Открой#Моспром» 25 октября у меня осталось два впечатления.
Первое - скорость, с которой команды смогли собрать и показать разные AI-прототипы.
Второе - как трудно по короткой презентации понять, что произойдёт с таким продуктом после запуска.
С точки зрения сотрудника всё выглядит просто: открыл чат, задал вопрос, получил ответ. Но кто будет обновлять знания, разбирать повторяющиеся вопросы и исправлять ошибки, когда системой начнут пользоваться сотни людей?
Этот вопрос для меня оказался важнее обсуждения конкретной нейросети. В первой статье о хакатоне я ещё до защит писал, почему корпоративный AI-ассистент для меня не сводится к мессенджеру. Теперь я увидел разные попытки решить реальную задачу и смог точнее сформулировать, что хотел бы проверить на следующем этапе.
Почему я спрашивал о бизнесе, а не о нейросети
25 октября я впервые участвовал в жюри такого IT-кейса. На хакатоне «Открой#Моспром» команды разрабатывали в том числе AI-ассистента для ООО «Группа ПОЛИПЛАСТИК»: помощь новым сотрудникам в мессенджере МАКС и инструменты управления адаптацией для рекрутеров.
По программе организаторов хакатон продолжался 45 часов. На защитах я увидел разные подходы к одной задаче. Меня впечатлила скорость, с которой команды смогли подготовить и показать свои прототипы.
Технические детали тоже интересовали меня. Но я сознательно удерживал себя от вопросов в духе «какую модель вы выбрали?» или «как устроен поиск?». Хотелось, чтобы за ограниченное время у нас получился разговор о том, что поможет команде развивать решение дальше.
Какую проблему компания хочет решить?
Что изменится для сотрудника?
Кто будет управлять системой после хакатона?
Как понять, что она приносит пользу?
Здесь сказывается мой собственный опыт презентации проектов инвесторам. Когда-то мне самому приходилось отвечать на вопросы о рынке, конкурентах, отличиях продукта и готовности клиентов платить. Работающий прототип - важная часть разговора, но не ответ на всё остальное.
На защитах я пытался смотреть на решения именно с этой стороны. И особенно часто мысленно возвращался к одной роли, которую за красивым диалогом с ботом легко не заметить.
Кто будет управлять знаниями и вопросами сотрудников после запуска
Представим двух людей, которым нужен один и тот же AI-ассистент.
Первый - новый сотрудник.
Ему удобно спросить в чате, где найти документ, как выполнить процедуру или к кому обратиться. Если система помогает, это уже полезный сценарий.
Второй - человек внутри компании, отвечающий за актуальность знаний и качество ответов.
Ему недостаточно просто переписываться с ботом. Он должен видеть, что происходит со всей системой, и иметь возможность быстро что-то изменить.
Допустим, инструкция изменилась. Как найти все связанные ответы и обновить их, не перебирая каждую переписку вручную? А если сотрудники десятки раз спрашивают об одном и том же, как заметить это не случайно, а по общей картине обращений?
Именно об этом я думал, когда команды показывали поиск по знаниям, конструкторы и отдельные экраны статистики. Мне хотелось поставить себя на место HR или другого владельца процесса: как я буду пользоваться всем этим каждый рабочий день, особенно если сотрудников много?
Я подумал, что для части таких задач обычная таблица с быстрым поиском и редактированием будет удобнее сложного визуального конструктора. Не потому, что таблица лучше AI. А потому, что человеку, который отвечает за сотни вопросов, важно быстро делать массовые изменения.
После защиты я бы попросил команду показать не ещё один удачный диалог с ботом, а несколько действий со стороны администратора:
-
Исправить знания.
Найти устаревший ответ и быстро обновить связанные материалы. -
Увидеть повторяющиеся вопросы.
Понять, о чём сотрудники спрашивают чаще всего и где информации явно не хватает. -
Перейти от статистики к отдельному случаю.
Увидеть общую проблемную тему, открыть конкретное обращение и разобраться, что произошло. -
Обработать нерешённый вопрос.
Показать, как он попадёт к ответственному человеку и что изменится после его решения. -
Проверить пользу.
Понять, стало ли сотрудникам действительно легче получать нужную информацию, а не просто выросло число сообщений.
Это не официальный набор критериев хакатона и не готовый стандарт оценки AI. Так я для себя сформулировал задачи человека, которому предстоит обслуживать продукт.
Сотруднику мессенджера может быть вполне достаточно.
А вот владельцу процесса, возможно, понадобится отдельное рабочее место с поиском, массовыми действиями и аналитикой. Или другой интерфейс, который решает те же задачи. Мне важна не форма экрана, а возможность управлять системой без ручной работы с каждым отдельным вопросом.
Что можно понять по короткой защите, а что нет
При этом я не хочу делать из своих вопросов вывод, будто команды забыли об управлении со стороны HR. В официальном задании функции управления адаптацией для рекрутеров уже были предусмотрены. Другое дело - насколько подробно их можно было показать за короткое выступление.
Я видел презентации и отдельные демонстрации, а не полные версии систем в работе. Не успел оценить все административные функции, проверить исходный код или поработать с продуктами так, как это делал бы реальный заказчик. Если чего-то не было на экране, это не доказывает, что этого не было в прототипе.
Поэтому у меня остались не оценки «сделано» или «не сделано», а вопросы для следующего разговора. На следующем этапе проверки, например во время пилота, я бы предложил дать будущему владельцу процесса самому найти ошибку, поправить несколько ответов, разобрать повторяющиеся обращения и перейти от общей статистики к конкретному случаю. Такая проверка рассказала бы об эксплуатации больше, чем ещё один подготовленный сценарий ответа в чате.
А что дальше: действующие сотрудники и рынок?
Кейс был посвящён адаптации новичков. Но по ходу защит я подумал: а что с теми, кто работает в компании давно?
У них тоже возникают вопросы к правилам, процессам и руководителям. Возможно, такой ассистент мог бы помогать не только во время онбординга. Это уже расширение исходной задачи, а не претензия к тому, что команды выполняли своё техническое задание. Пока у меня нет подтверждения, что компании нужен именно такой сценарий.
Отсюда появляется следующий предпринимательский вопрос: стоит ли превращать решение под одно предприятие в самостоятельный B2B-продукт?
Одно дело - обслуживать большое количество сотрудников в одной компании.
Другое - предлагать систему разным предприятиям, у каждого из которых свои знания, процессы, требования и интеграции.
Наличие реального корпоративного кейса ещё не доказывает, что другие компании готовы покупать похожий продукт. Здесь нужны отдельные разговоры с потенциальными заказчиками, проверка существующих альтернатив, затрат на внедрение и готовности платить. Этих данных у меня пока нет.
Что я вынес из участия в жюри
Хакатон оставил у меня прежде всего уважение к командам. За короткое время участники предложили разные подходы к реальной задаче предприятия. Сам формат, в котором приходится не просто собрать прототип, но и объяснить его людям со стороны бизнеса, кажется мне полезным.
А для себя я конкретизировал мысль, с которой пришёл на защиту. Красивый ответ AI-бота - это ещё не вся работа корпоративного продукта. После демо начинается другой разговор: кто обновляет знания, кто видит ошибки, кому приходят нерешённые вопросы и как компания понимает, что инструмент помогает сотрудникам.
Если бы у меня была возможность задать ещё один вопрос по такому продукту, он звучал бы так:
«Покажите, как с этой системой каждый день будет работать человек, который за неё отвечает».
Ответ не заменит пилот, технический аудит или проверку рынка. Но он покажет гораздо больше о том, что предстоит делать после красивой презентации.
В качестве благодарности за участие в жюри организаторы также отметили меня благодарственным письмом.
Благодарственное письмо от организаторов хакатона «Открой#Моспром», 2026 год.
Спасибо организаторам, заказчику, наставникам и командам за возможность посмотреть на одну задачу с разных сторон.